近红外光谱法测定老芒麦营养价值

老芒麦(Elymus sibiricus L.)是青藏高原地区主要禾本科牧草,对该区畜牧业具有重要作用。粗蛋白(CP)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)和体外干物质消化率(IVDMD)是影响牧草营养价值高低的主要参数。基于近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法建立了老芒麦CP,ADF,NDF和IVDMD的近红外预测模型。所建CP,ADF,NDF和IVDMD模型校正决定系数(R2cal)分别为0.994 5,0.949 9,0.9133和0.982 2,校正标准差(SEC,%DM)分别为0.329 9,0.779 9,1.343 0和1.376 2;验证决定系数(R2val)分别为0.993 8,0.944 9,0.890 7和0.979 0,验证标准差(SEP,%DM)分别为0.362 1,0.787 8,1.385 2和1.430 3。预测相关系数(r)大于0.943 8,相对分析误差(RPD)为3.02~12.63,表明NIRS能够对老芒麦CP,ADF,NDF和IVDMD进行准确分析。     

近红外光谱法田间快速估测新鲜紫花苜蓿品质

田间快速估测苜蓿品质对于适时刈割具有重要意义。试验共采集来自不同地域、不同品种、不同生育期和不同茬次的新鲜紫花苜蓿样170份,经便携式近红外光谱仪(1 100～1 800 nm)扫描得到近红外光谱,利用偏最小二乘法(PLS)在国内首次建立基于紫花苜蓿新鲜样品的干物质(DM)、粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)化学分析值的近红外校正模型,探讨利用近红外漫反射光谱技术(NIRS)在田间快速估测紫花苜蓿品质的可行性,摸索设备选择和制样方法。四项指标所建模型的交互验证决定系数(R2CV)分别为0.831 4,0.597 9,0.803 6和0.786 1;交互验证均方根误差(RMSECV)为1.241 1,0.261 4,0.990 3和0.830 6;外部验证决定系数(R2_V)为0.815 0,0.401 1,0.784 9和0.752 1,外部预测均方根误差(RMSEP)分别为1.06, 0.31, 0.95和0.80。对于苜蓿鲜样来说,DM,NDF和ADF的近红外模型可以进行粗略的定量分析,CP的建模效果较差,但因苜蓿中的粗蛋白含量一般都能满足家畜需求,DM,NDF和ADF是在适时刈割中最关键的估测指标,DM,NDF和ADF模型可以满足田间快速估测苜蓿品质的要求。     

近红外光谱法快速测定羊草干草品质的研究

试验共采集我国北方不同区域、不同生育期、不同干燥方式的羊草干草150份,利用近红外漫反射光谱(NIRS)技术,采用偏最小二乘回归算法(PLS),在国内首次建立了适配范围广的羊草干草的粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)的校正模型,并对模型的预测能力进行了验证.结果表明,所建模型的预测结果与常规...     

近红外漫反射光谱技术快速预测蒸汽压片玉米常规成分含量的研究

应用近红外漫反射光谱分析技术(NIDRS),采用偏最小二乘法,建立了蒸汽压片玉米4个常规成分的近红外定量预测校正模型。研究中选用62个品种玉米的蒸汽压片为样本,光谱扫描范围为950～1650nm,采用中心化+导数+多元散射校正的预处理方法。研究得出粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗脂肪(EE)的校正模型交叉验证决定系数(R2VAL)分别为0.9511,0.9032,0.7143,0.9082,交叉验证误差(SECV)分别为1.53,1.89,2.45,0.50。本研究建立的模型可以用来准确、快速地预测蒸汽压片玉米的CP,NDF和EE的含量,为蒸汽压片饲料工业提供了一种快速、经济和绿色的质量检测技术。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

基于近红外光谱的玉米籽粒CNCPS组分分析及预测研究

试验旨在研究应用近红外光谱技术快速测定玉米籽粒粉末CNCPS组分的可行性。65个样品来自黑龙江省,选用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,采用二阶导数和Norris导数滤波法处理光谱数据后,建立了玉米籽粒粉末中干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、粗脂肪(Fat)、粗灰分(Ash)、淀粉(Starch)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、可溶性蛋白(SP)、酸性洗涤不溶蛋白(ADIP)和中性洗涤不溶蛋白(NDIP)等的近红外预测模型。其中DM,CP,Fat,Ash,Starch,NDF和ADF的决定系数分别为0.974 3,0.968 3,0.947 8,0.909 8,0.977 7,0.935 4和0.926 9,标准差(SD)与预测均方根(RMSEP)的比值(SD/RMSEP)值分别为3.96,4.78,3.75,4.25,4.13,3.88和3.12。SP的决定系数为0.857 5,SD/RMSEP值为3.06。ADIP和NDIP的决定系数分别为0.531 9和0.683 3,SD/RMSEP值分别为5.50和2.85。试验结果表明,近红外技术可以用于玉米籽粒粉末CNCPS组分的快速测定,但降低ADIP和NDIP测定误差有待进一步研究。     

近红外光谱法测定紫花苜蓿青贮鲜样的营养价值

应用近红外光谱技术(NIRS)直接分析新鲜饲草的营养价值,如饲草中干物质(DM),粗蛋白(CP),中性洗涤纤维(NDF),酸性洗涤纤维(ADF)含量,对畜牧业生产具有重要意义。鲜草中由于含有较多的水分,不易制备均一的样品和进行光谱中有用信息的提取,因此难于进行近红外光谱分析。本试验应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合于不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中DM,CP,NDF,ADF的模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮鲜样品这些成分测定的可行性进行分析。所建DM,CP,NDF和ADF模型的交叉检验决定系数(R2_cv)为0.884 6～0.989 8,交叉检验标准误(RMSECV)为3.9～9.7 g·kg-1鲜重。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.939 7～0.994 9,预测标准误为1.9～8.3 g·kg-1鲜重。结果表明： 采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮鲜样的营养价值评定。     

基于NIRS快速测定苜蓿青干草品质成分

品质性状的化学测定操作繁琐且存在破坏性和耗时较长等不足的问题，光谱测定具有高效、快速、成本低等优点，但测定准确度受到不同仪器以及不同机型的影响。为了建立和优化快速测定苜蓿样品的粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、酸性洗涤纤维(ADF)和中性洗涤纤维(NDF)近红外漫反射光谱的模型，更好的测定苜蓿品质性状。选取了25份苜蓿材料147份试验样品，采用傅里叶变换近红外光谱技术(NIRS)扫描，获得扫描光谱范围4 000～10 000cm^-1的光谱值，软件TQ Analyst v9选用偏最小二乘法(PLS)和OPUS7.0选用定量2方法建立定量模型并优化，并进一步交叉验证和外部检验评估模型效果。结果表明利用2种软件建立的模型都能很好的预测CP的含量，建模决定系数(R²_cal)分别达到0.999 9和0.984 8，交叉验证的均方根误差(RMSECV)分别为2.121和0.471，外部验证决定系数(R²)都大于0.97，残留预测偏差(RPD)值大于6.0。EE应用TQ Analyst v9所建立的模型效果更好，R...     

近红外漫反射光谱法预测紫花苜蓿草颗粒营养价值

研究旨在探讨利用紫花苜蓿草颗粒样品的近红外漫反射光谱信息,建立能够预测其营养价值的校正模型。采集22份全株草颗粒、19份茎颗粒、19份叶颗粒共60份紫花苜蓿草颗粒样品,其中建模样品45份,检验样品15份。利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术(FT-NIRS)采集各实验样品的近红外漫反射光谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立了紫花苜蓿草颗粒粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的预测模型。3个预测模型的校正模型建模效果均较好,其交叉检验相关系数(R_CV)为0.964 10～0.968 87,交互验证的残差均方根(RMSECV)为0.80%～2.59%。用15个检验样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.966 9～0.974 3,外部验证的残差均方根(RMSEP)为0.85%～2.07%。所建模型的交叉检验和外部检验RPD均大于3,表明近红外光谱分析技术可以准确地预测紫花苜蓿草颗粒的营养价值。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

应用差异光谱法建立绵羊采食复杂日粮干物质消化率模型的研究

研究旨在探讨利用放牧家畜“日粮—粪”差异光谱,建立干物质消化率模型的可行性。通过人工混合复杂日粮饲喂绵羊进行室内代谢试验,获得104份“日粮—粪”样品对,同时将相应的日粮和粪光谱做差获得104份差异光谱,将70份用于建模,34份用于检验。结合偏最小二乘法,利用差异光谱建立绵羊在采食成分较复杂时干物质消化率预测模型。最佳光谱范围为8 656～4 310 cm-1;光谱预处理方法以多元散射校正+一阶导数处理+Norris平滑(MSC+1st Deriv+Norris)处理的效果最好,最佳主因子数为7。经外部检验得到预测标准误差(RMSEP)为2.46%,相对标准误差(RPD)大于2.5,预测值与实际值的决定系数为0.833 9,说明所建近红外模型具有较好的预测效果。     

基于近红外漫反射光谱的丁香蓼叶片重金属铜含量快速检测研究

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合, 因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。     

青饲大豆主要品质参数的近红外光谱快速分析

饲料是畜牧生产的物质基础,饲草原料和饲料产品营养价值的检测与评估是饲料生产中的重要环节,面对饲草资源中粗蛋白含量低和大量依靠进口饲料的局面,大豆作为优质的高蛋白豆科饲草是畜牧业生产利用的重要资源.不同青饲大豆及其不同刈割期的饲用品质参数可以评价青饲大豆的饲用性能,但目前主要以化学方法进行检测,过程繁琐,试验周期长、易造...     

玉米秸秆组分近红外漫反射光谱(NIRS)测定方法的建立

玉米秸秆是我国产量最大的秸秆生物质资源,但目前还没有快速高效的组分分析方法,本研究利用傅里叶变换近红外漫反射光谱 (NIRS) 技术,采用偏最小二乘法(PLS),在国内首次建立了NIRS测定玉米秸秆中灰分、半纤维素、纤维素、Klason木质素、酸不溶灰分和水分含量的校正模型,该模型稳定,适合不同地区、不同品种的玉米秸秆及其不同部位。实验结果表明,采用一阶导数+Karl Norris滤波预处理,谱区在4 100～7 500 cm-1,能得到理想的预测模型。该模型对玉米秸秆各组分的交叉验证均方差(RMSECV)范围为0.090 3～1.45,预测误差(RMSEP)范围为0.256 9%～2.581 9%,预测相关系数≥0.871 1。该研究对加速我国秸秆生物质的工业转化具有重要意义。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。